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2025/05/11 12

ANN (Approximate Nearest Neighbor)

개요ANN(Approximate Nearest Neighbor)은 고차원 벡터 공간에서 주어진 쿼리 벡터에 가장 가까운 이웃(neighbor)을 빠르게 찾기 위한 근사 알고리즘이다. 정확한 최근접 탐색(Exact NN)은 계산 비용이 매우 높기 때문에, ANN은 속도와 정확도 사이의 균형을 추구하며 대규모 데이터셋에서 벡터 검색, 이미지 유사도 탐색, AI 임베딩 검색 등에 널리 활용된다.1. 개념 및 정의ANN은 고차원 공간에서 거리(코사인 거리, 유클리드 거리 등)를 기준으로 가장 가까운 벡터를 찾는 과정을 근사적으로 처리하는 기법이다. 정확한 결과 대신 유사한(approximate) 결과를 빠르게 도출하는 데 초점을 맞춘다.목적: 계산 효율성을 극대화한 고속 벡터 검색필요성: 고차원에서의 NN 탐색..

Topic 2025.05.11

Meltdown Hardening

개요Meltdown은 현대 CPU의 투기 실행(speculative execution) 기능을 악용하여 커널 메모리 영역의 민감 데이터를 사용자 공간에서 접근할 수 있는 심각한 보안 취약점이다. Intel, ARM 등의 CPU에서 주로 발견되며, 운영체제와 하이퍼바이저 전반의 보안 설계를 재검토하게 만든 사건이다. Meltdown Hardening은 이에 대응하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어 수준의 보안 방어 기술이다.1. 개념 및 정의Meltdown은 프로세서가 명시적으로 허용되지 않은 메모리에 접근했을 때에도, 투기 실행 중에는 일시적으로 해당 데이터를 캐시에 로드하는 점을 악용한다. 공격자는 이를 기반으로 캐시 사이드 채널 분석을 통해 커널 데이터를 추출할 수 있다.목적: 커널 메모리 보호 및 사용..

Topic 2025.05.11

Spectre

개요Spectre는 2018년 처음 공개된 하드웨어 취약점으로, CPU의 투기 실행(speculative execution) 최적화 기능을 악용하여 민감 정보를 누출할 수 있는 고급 사이드 채널 공격이다. 이는 현대의 고성능 CPU 아키텍처의 핵심 설계 원칙을 악용하며, 소프트웨어 수준에서 완전한 대응이 어렵다는 점에서 전 세계 보안 커뮤니티에 큰 충격을 주었다.1. 개념 및 정의Spectre는 프로세서가 미래의 실행 흐름을 예측하여 미리 연산을 수행하는 '투기 실행' 과정에서, 잘못된 분기 예측으로 인해 실행된 코드가 이후 롤백되더라도 일부 마이크로 아키텍처 상태(캐시 등)에 영향을 남긴다는 점을 악용한다.목적: 메모리 경계를 우회하여 보호된 메모리 영역의 데이터 접근작동 원리: 분기 예측 + 사이드 ..

Topic 2025.05.11

Side-Channel Mitigation

개요Side-Channel Mitigation은 암호 알고리즘, 하드웨어 시스템, 운영체제 등에서 발생하는 부수적인 정보를 활용한 사이드 채널 공격(SCA: Side-Channel Attack)을 차단하거나 그 위험을 최소화하기 위한 다양한 보안 기술 및 대응 전략을 말한다. 전력 소비, 타이밍, 캐시 접근, 전자파(EM) 등은 모두 공격자가 민감 데이터를 유출할 수 있는 경로가 된다.1. 개념 및 정의사이드 채널 공격은 암호 키나 중요한 내부 정보를 직접적인 해킹이 아닌 시스템의 '물리적 또는 동작적 특성'을 관찰하여 간접적으로 추출하는 기법이다. 이에 대한 대응 전략이 Side-Channel Mitigation이다.목적: 시스템에서 유출되는 간접 정보의 노출을 차단필요성: 하드웨어 특징 설명 일..

Topic 2025.05.11

ASPM (Application Security Posture Management)

개요ASPM(Application Security Posture Management)은 클라우드 네이티브 환경에서 발생하는 다양한 보안 요소들을 통합적으로 분석·시각화·관리하여 애플리케이션 전반의 보안 상태(Posture)를 지속적으로 개선하는 최신 보안 접근법이다. 이는 DevSecOps와 연계되어, 개발에서 배포까지 전 과정의 보안 가시성과 조치 능력을 극대화한다.1. 개념 및 정의ASPM은 애플리케이션 전 생애주기(Lifecycle)에 걸쳐 보안 관련 설정, 취약점, 접근 정책, 컴플라이언스 준수 상태 등을 통합적으로 관리하는 보안 프레임워크이다. 기존의 SAST, DAST, SCA와 같은 도구에서 수집된 결과를 하나의 플랫폼에서 통합 분석하여 '보안 상황 인지' 중심의 전략을 가능하게 한다.목적:..

Topic 2025.05.11

Vector Extension for Postgres

개요Vector Extension for Postgres는 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 연산 기능을 추가하여, 고차원 벡터 검색, 유사도 기반 질의, AI 임베딩 저장 및 질의응답 시스템 등에 활용할 수 있도록 만든 확장 모듈이다. 최근 AI 검색과 추천 시스템의 인기로 인해 PostgreSQL과 같은 범용 DB에서의 벡터 기반 질의 지원이 중요해지고 있다.1. 개념 및 정의Vector Extension은 PostgreSQL에서 벡터 데이터를 컬럼 형태로 저장하고, cosine similarity, L2 distance, inner product 등을 기반으로 한 유사도 검색 기능을 지원하는 확장(extension) 기능이다.목적: PostgreSQL에서 AI 임베딩을 기반으로 유사도 질의 수..

Topic 2025.05.11

Immutable Ledger DB

개요Immutable Ledger DB는 기록된 데이터가 수정 불가능하고, 모든 변경 이력이 영구적으로 보존되는 특성을 가진 데이터베이스로, 회계, 금융, 규제 산업에서 데이터 신뢰성과 투명성을 확보하기 위해 사용된다. 블록체인 기술의 핵심 원칙을 기반으로 설계되며, 데이터 위조와 변조 방지를 통해 보안성과 감사 추적 기능을 강화한다.1. 개념 및 정의Immutable Ledger Database는 쓰기 전용(write-only)의 불변 데이터 구조를 가지며, 각 데이터 항목이 암호학적 방식으로 이전 항목과 연결되어 조작을 방지한다. 대부분의 시스템은 체인 구조의 해시 기반 로그 형식을 채택하고 있으며, 중앙집중형 및 분산형 모두 구현 가능하다.목적: 데이터 변경 불가능성 보장 및 감사를 위한 신뢰 기록..

Topic 2025.05.11

Multi-Model DB

개요Multi-Model DB는 관계형, 문서형, 그래프, 키-값 등 서로 다른 데이터 모델을 하나의 통합된 데이터베이스 시스템에서 동시에 지원하는 아키텍처를 의미한다. 기업의 데이터 활용 요구가 다양해짐에 따라, 복수의 데이터베이스를 개별 운용하지 않고 하나의 플랫폼에서 유연하게 대응할 수 있는 Multi-Model DB가 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Multi-Model Database는 서로 다른 유형의 데이터 모델을 하나의 데이터베이스 엔진 내에서 처리할 수 있도록 설계된 DBMS이다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 구조를 하나의 쿼리 언어와 API로 접근할 수 있다.목적: 데이터 구조 다양성 대응 및 운영 복잡성 축소필요성: 복합 애플리케이션에서 데이터 통합·연동 요구 증가2. 특징 특징..

Topic 2025.05.11

CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)

개요CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)은 OpenAI가 개발한 멀티모달 AI 모델로, 이미지와 텍스트를 동일한 임베딩 공간에서 비교할 수 있도록 학습된 모델이다. 이는 사전학습(pretraining) 방식으로 대규모 이미지-텍스트 쌍을 이용해 학습되어, 다양한 시각적 분류, 검색, 설명 등의 작업에서 탁월한 성능을 보인다.1. 개념 및 정의CLIP은 이미지를 설명하는 텍스트(캡션)와 함께 학습되어, 이미지와 텍스트가 의미적으로 가까운 경우 서로의 임베딩 벡터가 가까워지도록 학습하는 대조 학습(contrastive learning) 기반의 멀티모달 모델이다.목적: 이미지와 텍스트 간 의미적 정렬 학습필요성: 인간처럼 시각과 언어를 연결하는 직관적인 AI 개발2...

Topic 2025.05.11

Visual Question Answering(VQA)

개요Visual Question Answering(VQA)는 하나의 이미지와 자연어로 표현된 질문을 입력으로 받아, 해당 질문에 대해 자연어로 답변을 생성하는 인공지능 기술이다. 이는 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 융합하는 대표적인 멀티모달 AI 과제로, 자율주행, 의료 영상 분석, 교육용 AI, 쇼핑 보조 시스템 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 높다.1. 개념 및 정의VQA는 이미지 이해와 질의 분석, 그리고 추론 능력을 결합하여 '이미지를 보고 질문에 답하는 AI'를 구현하는 기술이다. 주어진 질문이 시각적 정보를 요구할 때, 모델은 이미지 내 객체, 색상, 위치, 관계 등을 분석하고 문맥에 맞는 답변을 생성한다.목적: 시각 정보 기반 질의응답 자동화필요성: 이미지 인식만으로 부족한 고차원적..

Topic 2025.05.11

Cartesian Tree

개요Cartesian Tree는 주어진 수열을 기반으로 구성되는 이진 탐색 트리 구조로, 배열의 순서와 값의 최소(또는 최대) 조건을 동시에 만족하는 이진 트리다. 이는 RMQ(Range Minimum Query), LCA(Lowest Common Ancestor) 등 다양한 알고리즘 문제의 전처리 단계에서 유용하게 사용된다.1. 개념 및 정의Cartesian Tree는 다음 두 가지 성질을 모두 만족하는 트리다:이진 탐색 트리(Binary Search Tree): 노드의 중위 순회가 원래 수열과 일치해야 함힙 속성(Min-Heap 또는 Max-Heap): 부모 노드의 값이 자식보다 작거나 커야 함목적: 값 기반 정렬과 순서 기반 조회를 동시에 처리필요성: RMQ와 같은 문제에서 빠른 질의 처리를 위한 ..

Topic 2025.05.11

Bloomier Filter

개요Bloomier Filter는 고정된 키-값 맵핑 정보를 매우 적은 공간으로 인코딩하여, 존재하는 키에 대해서는 정확한 값을 반환하고, 존재하지 않는 키에 대해서는 무효값(null 또는 undefined)을 반환할 수 있는 확률적 자료구조이다. 이는 Bloom Filter의 확장 개념으로, 단순한 존재 여부 검사에서 나아가 키에 대응하는 값을 저장하고 검색할 수 있는 구조로 진화했다.1. 개념 및 정의Bloomier Filter는 기존의 Bloom Filter가 제공하지 못하는 '값 조회 기능'을 제공하면서도 공간 효율성을 유지한다. 이를 통해 메모리가 제한된 환경에서도 key-value 쌍에 대한 빠른 접근을 실현할 수 있다.목적: 공간 제약 하에서 키-값 조회가 필요한 애플리케이션 지원필요성: 전..

Topic 2025.05.11
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